package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.lang.hash.Hash;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.RedisData;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //利用互斥锁解决缓存击穿问题
        //queryWithMutex(id);
        //利用逻辑过期解决缓存击穿
        //Shop shop =queryWithLogicalExpire(id);
        Shop shop = cacheClient//表示引用当前对象 (this) 的 getById 方法
                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.ok(shop);
//        private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    }
    // new Function<Long, Shop>() {
    //        @Override
    //        public Shop apply(Long id) {
    //            return getById(id);
    //        }
    //    },
    //利用逻辑过期解决缓存击穿问题也是热点key就是一时间段内访问量特别大的key都失效了这个方法就是理论上key都不会失效
    /**
     *
     步骤一
     新建一个实体类，我们采用第二个方案，这个方案，对原来代码没有侵入性。
     步骤二、
     新增此方法，利用单元测试进行缓存预热加入热点key，让其失效便于测试
     **/
//    private Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
//        //1.先从缓存中查询
//        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//
//        //2.区别在此为了健壮性，理论上key都不会失效，这里为空也是直接返回null
//        if(StrUtil.isBlank(shopJson)){//isBlank 方法用于判断字符串是否为 null 或空字符串（""）
//            return null;
//        }
//        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
//        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
//        //toBean参数为JSONObject类型所以要强转
//        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
//        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//
//        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
//            //未过期，直接返回店铺信息
//            return shop;
//        }
//
//        //已过期，需要缓存重建
//        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
//        boolean isLock = tryLock(lockKey);
//        if(isLock){
//            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() ->{
//                try{
//                    //重建缓存
//                    this.saveShop2Redis(id,20L);
//                }catch (Exception e){
//                    throw new RuntimeException(e);
//                }finally {
//                    unlock(lockKey);
//                }
//            });
//        }
//
//        return shop;
//    }


    //新增此方法，利用单元测试进行缓存预热加入热点key，让其失效便于测试，并且用于缓存重建
    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireTime){
        Shop shop = getById(id);
        //封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireTime));

        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    //利用互斥锁解决缓存击穿问题（包括缓存穿透）
    private Shop queryWithMutex(Long id) {
//        //1.先从缓存中查询
//        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//
//        //2.如果缓存中有数据，直接返回
//        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){//isNotBlank()方法用于判断字符串是否为 null 或空字符串（""）
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);//JSONUtil.toBean()方法用于将json字符串转换为对象
//            return shop;
//        }
//        //缓存穿透问题，不存在数据库的内容保存为null到redis,这样就不会访问数据库
//        if(shopJson != null){//只剩下""这种情况了
//            return null;
//        }
//        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
//        Shop shop = null;
//
//        // 4.实现缓存重构
//        //4.1 获取互斥锁
//        try {
//            //boolean islock = tryLock(lockKey);
//            if(!islock){
//                //失败，则休眠重试
//                Thread.sleep(50);
//                return queryWithMutex(id);
//            }
//            //成功，根据id查询数据库
//            shop = getById(id);
//            // 5.不存在，返回错误
//            if(shop == null){
//                //在数据库没查到，给redis存空
//                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "" ,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//                return null;
//            }
//            //6.写入redis真正意义上的重建redis
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//        } catch (Exception e){
//            throw new RuntimeException(e);
//        }finally {
//            //7.释放互斥锁
//            //unlock(lockKey);
//        }
//
//        return shop;
        return null;
    }

    //基本理想情况
    public Result queryByIdBase(Long id) {
        //1.先从缓存中查询
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //2.如果缓存中有数据，直接返回
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){//isNotBlank()方法用于判断字符串是否为 null 或空字符串（""）
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);//JSONUtil.toBean()方法用于将json字符串转换为对象
            return Result.ok(shop);
        }

        //3.如果缓存中没有数据，查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }

        //4.将查询到的数据放入缓存JSONUtil.toJsonStr()方法用于将对象转换为json字符串 TimeUnit.MINUTES表示时间单位为分钟
        stringRedisTemplate.opsForValue().
                set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        return Result.ok(shop);

    }

    @Override
    public Result update(Shop shop) {
        // 为了保证数据库和redis一致性
        Long id = shop.getId();
        if(id == null){
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //1.更新数据库
        updateById(shop);
        //2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if(x == null || y == null){
            Page<Shop> page = query().eq("typeId", typeId).
                    page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));

            return Result.ok(page.getRecords());
        }
        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1)* SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        //3.查询redis、按照距离排序、分页。
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        //参数三来指定排序规则默认情况下，Redis 会根据距离从近到远进行排序
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        //4.解析出店铺id
        if(results == null){
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = results.getContent();
        if(content.size() <= from){
            //说明没有下一页了直接返回空集合
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        //截取from~end的部分店铺id进行分页
        ArrayList<Long> ids = new ArrayList<>(content.size());
        HashMap<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(content.size());
        //skip方法用于跳过前n个元素
        content.stream().skip(from).forEach(result ->{
            String shopId = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopId));
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopId, distance);
        });
        // 5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids)
                .last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            //设置距离
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        return Result.ok(shops);
    }
}
